[論文レビュー] MIMO Precoding in Underlay Cognitive Radio Systems with Completely Unknown Primary CSI

Amitav Mukherjee, Minyan Pei+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 5, 2012

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 29被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、完全に未知のプライマリチャネル状態情報（CSI）を有するMIMO認知無線システムにおけるランク最小化・プリコーディング戦略を提案し、送信電力とランクを最小化しながら目標CRレートを保証する新規な「フリーガル・ウォーターフィリング」（FWF）アルゴリズムを導入する。FWFは、高い干渉温度を示すにもかかわらず、従来のウォーターフィリングおよびヒューリスティック手法よりも高いプライマリ受信機（PR）スループットを達成しており、干渉温度は優れた指標ではなく、干渉漏れレートがPR性能への影響をより適切に示していることを示している。

ABSTRACT

This paper studies a novel underlay MIMO cognitive radio (CR) system, where the instantaneous or statistical channel state information (CSI) of the interfering channels to the primary receivers (PRs) is completely unknown to the CR. For the single underlay receiver scenario, we assume a minimum information rate must be guaranteed on the CR main channel whose CSI is known at the CR transmitter. We first show that low-rank CR interference is preferable for improving the throughput of the PRs compared with spreading less power over more transmit dimensions. Based on this observation, we then propose a rank minimization CR transmission strategy assuming a minimum information rate must be guaranteed on the CR main channel. We propose a simple solution referred to as frugal waterfilling (FWF) that uses the least amount of power required to achieve the rate constraint with a minimum-rank transmit covariance matrix. We also present two heuristic approaches that have been used in prior work to transform rank minimization problems into convex optimization problems. The proposed schemes are then generalized to an underlay MIMO CR downlink network with multiple receivers. Finally, a theoretical analysis of the interference temperature and leakage rate outage probabilities at the PR is presented for Rayleigh fading channels.We demonstrate that the direct FWF solution leads to higher PR throughput even though it has higher interference "temperature (IT) compared with the heuristic methods and classic waterfilling, which calls into question the use of IT as a metric for CR interference.

研究の動機と目的

• 認知無線送信機が、瞬時的および統計的両方のプライマリユーザーのチャネル状態情報（CSI）を一切持たない状況において、効率的なMIMO認知無線システムを設計する課題に対処すること。
• プライマリCSIが欠如しているにもかかわらず、認知無線の主要通信リンクにおける最低限のサービス品質（レート）要件を満たすこと。
• これらの制約のもとで、プライマリユーザーへの干渉を最小限に抑えつつ、プライマリシステムのスループットを最大化する送信戦略を開発すること。
• 実際のプライマリ性能とは乖離しているにもかかわらず、干渉温度（IT）が認知無線の干渉影響を評価する指標として有効であるかどうかを再評価すること。
• 干渉漏れレートという代替指標を提案・検証し、それが認知無線の干渉がプライマリユーザーに与える真の影響をより適切に反映していること。

提案手法

• 空間自由度を低減し、干渉を集約することでプライマリユーザーのスループットを向上させるために、認知無線送信共分散行列に対するランク最小化フレームワークを提案する。
• 必要な認知レートを達成しつつ、最小電力および最小ランク共分散行列を実現するシンプルで閉形式の解を有する「フリーガル・ウォーターフィリング」（FWF）アルゴリズムを導入する。
• 非凸なランク最小化問題を近似するために、核ノルムおよび対数行列式ヒューリスティックの2つの凸緩和手法を適用する。
• 修正されたブロック対角化（BD）手法を用いて、FWFおよびヒューリスティック戦略をマルチユーザーMIMOインラインダウンリンク環境に一般化する。
• レイリー fading レーンにおいて、ランダム行列理論を用いて干渉温度および漏れレートのアウトージ確率の理論的表現を導出する。
• 異なるアルゴリズム間での干渉温度および漏れレートの統計的挙動を比較するために、経験的補完的累積分布関数（ccdf）を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 プライマリリンクのCSIが完全に未知である状況下でも、認知無線システムが高いスペクトル効率を達成し、プライマリユーザーへの干渉を最小限に抑えることができるか？
• RQ2 認知無線の送信共分散行列のランクを最小化することは、より多くの空間次元に電力を分散させる場合と比較して、より優れたプライマリユーザー性能をもたらすか？
• RQ3 提案されたフリーガル・ウォーターフィリング（FWF）アルゴリズムは、従来のウォーターフィリングおよびヒューリスティックランク近似と比較して、プライマリユーザーのスループットおよびアウトージ確率においてどの程度優れているか？
• RQ4 一般的に用いられる干渉温度（IT）指標は、実際のプライマリユーザーへの干渉影響を信頼できる指標として有効であるか、それとも誤解を招くものか？
• RQ5 干渉漏れレートは、干渉温度よりも認知無線干渉の影響をより正確かつ意味のある形で評価するための指標として機能できるか？

主な発見

• フリーガル・ウォーターフィリング（FWF）アルゴリズムは、全テスト手法の中で最高のプライマリユーザー（PR）スループットを達成しており、これは干渉温度が最も高いにもかかわらずである。
• FWFは、平均PRレートおよびPRレートアウトージ確率の両面で、従来のウォーターフィリング（CWF）および対数行列式ヒューリスティック手法を一貫して上回っている。
• 干渉温度（IT）指標は誤解を招くことが示された。高いITが悪いPR性能を示すとは限らず、FWFは最高のITを示すが、最良のPR性能を達成している。
• 提案された干渉漏れレート指標は、実際のPR性能と強く相関しており、ITよりも認知無線干渉の影響をより正確に反映する指標である。
• 理論的分析およびシミュレーションにより、ランク最小化が、レイリー fading 条件下でも複数の空間次元に電力を分散させる場合よりも優れたPR性能をもたらすことが確認された。
• 3人の認知ユーザーを想定したマルチユーザーMIMOインラインダウンリンク環境では、FWFは送信電力および目標レート設定が変化しても、優れたPRレート性能を維持している。